Python extract及contains方法代碼實(shí)例
更新時(shí)間：2020年09月11日 15:13:26 作者：秋天中的一片葉
這篇文章主要介紹了Python extract及contains方法代碼實(shí)例,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下
一，extract方法的使用
extract函數(shù)主要是對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。場(chǎng)景一般對(duì)于DataFrame中的一列中的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取的場(chǎng)合比較多。
例如一列中包含了很長(zhǎng)的字段，我們希望在這些字段中提取出我們想要的字段時(shí)，就可以通過(guò)extract方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取了。
好了，廢話不多說(shuō)直接上代碼。
數(shù)據(jù)源
序號(hào) 姓名 服務(wù)卡卡號(hào) 消費(fèi)地點(diǎn) 消費(fèi)時(shí)間 理賠金額（元） 交易明細(xì) 數(shù)量 1 張三 8100001 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 8:02 605 珍牡腎骨膠囊（珍泉）0.63g*48粒*3盒 1 2 張三 8100001 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 8:02 1225 桂龍藥膏（葛洪）202g*6瓶 1 3 張三 8100001 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/2 10:58 27 膽寧片（上藥牌）0.36g*60片/瓶 1 4 李四 8100002 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 9:20 30 阿莫西林膠囊0.5g*24粒/盒 3 5 李四 8100002 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 9:20 5 氨咖黃敏膠囊（康麥爾）12粒/盒 1 6 李四 8100002 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/4 14:26 51 阿歸養(yǎng)血口服液（中聯(lián)）10ml*24支/盒 1 7 李四 8100002 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/4 14:26 5 氨咖黃敏膠囊（康麥爾）12粒/盒 1 8 李四 8100002 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/9 17:56 28 膽寧片（上藥牌）0.36g*60片/瓶 1 9 李四 8100002 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/19 11:19 56 柴石退熱顆粒（德眾）8g*6袋/盒 1 10 李四 8100002 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/21 16:04 68 醒脾膠囊0.3g*30粒 1 11 李四 8100002 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/31 10:00 60 小敗毒膏（東方博愛(ài)）10g*8袋 1 12 王五 8100003 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 10:43 114 棗仁安神液10ml*7支 1 13 王五 8100003 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/17 10:40 118 益氣維血顆粒(紅珊瑚)10g*15袋 1 14 王五 8100003 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/21 8:19 615 比卡魯胺片(雙益安)50mg*14s*2板 1 15 王五 8100003 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 10:56 120 消痛貼膏（奇正）1.2g:2.5ml*10貼/盒 1 16 王五 8100003 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 12:56 198 復(fù)方首烏地黃丸（修正）3g*10袋*3小盒 1 17 王五 8100003 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 12:56 28 膽寧片（上藥牌）0.36g*60片/瓶 1 18 王五 8100003 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 13:53 256 河車(chē)大造丸（同仁堂）9g*10丸/盒 1 19 趙六 8100004 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 14:52 7 復(fù)方氨酚烷胺片（新迪）12片/盒 1 20 趙六 8100004 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 14:52 149 法莫替丁分散片20mg*36片/盒 1 21 趙六 8100004 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/9 19:56 100 朱砂安神丸6g*10袋 1 22 趙六 8100004 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/9 19:56 23 清熱消炎寧片0.4g*24片/盒 1 23 趙六 8100004 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 15:16 30 多酶片100s/盒 1 24 趙六 8100004 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 15:16 1139 補(bǔ)肺丸（養(yǎng)無(wú)極）9g*10丸*16板 1 25 趙六 8100004 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/5 17:25 170 補(bǔ)腎益壽片（恒修堂）0.4g*100片 1 26 趙六 8100004 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/5 17:25 800 益安寧丸72丸*2瓶(每18丸重3.1g) 1 27 趙六 8100004 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/9 17:39 800 益安寧丸72丸*2瓶(每18丸重3.1g) 1 28 趙六 8100004 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/11 17:30 480 七十味珍珠丸(甘露)1g*6s 1 29 趙六 8100004 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/22 16:58 1154 雙參龍膠囊45盒裝0.3g*24s*45盒 1 30 楊七 8100005 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 16:54 100 朱砂安神丸6g*10袋 1 31 楊七 8100005 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/12 20:53 14 消痔靈片0.3g*24片 1 32 楊七 8100005 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/18 10:04 402 回元堂 固本回元口服液 20ml*24瓶20ml*24瓶 1 33 楊七 8100005 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/21 11:18 847 伏立康唑分散片(復(fù)銳)0.2g*6s 1 34 楊七 8100005 我愛(ài)花錢(qián)連鎖有限公司 2020/3/1 17:36 30 多酶片100s/盒 1
代碼
這里是通過(guò)jupyter來(lái)分段顯示的。第一次看我文章的小伙伴如果不了解jupyter可以在復(fù)制下面代碼的時(shí)候把所有輸出改成通過(guò)print()的方式輸出
#%%
import pandas as pd
import re
#需求:
# 1. 把交易明細(xì)分成明細(xì)跟規(guī)格兩列并刪除交易明細(xì)這列
# 2. 明細(xì)中把例如珍牡腎骨膠囊（珍泉）的作為明細(xì),0.63g*48粒*3盒作為規(guī)格拆分提取
#讀取源數(shù)據(jù)
df = pd.read_excel("./datas/extract案例演示數(shù)據(jù).xlsx")
#%%
#提取交易明細(xì)這一列
get_column = df["交易明細(xì)"]
#通過(guò)正則提取數(shù)據(jù)(?P<名字>)為固定寫(xiě)法給數(shù)據(jù)加新列名
df01 = get_column.str.extract(R"(?P<明細(xì)>[\u4E00-\u9FA5]+\（*[\u4E00-\u9FA5]+\）*)")
df02 = get_column.str.extract(R"(?P<規(guī)格>(?:0.|\w*)\w*\*\w*[\u4e00-\u9fa5](?:\S+|))")
#%%
#通過(guò)join函數(shù)合并2個(gè)DataFrame
join_data = df01.join(df02)
join_data
#%%
#刪除原有交易明細(xì)數(shù)據(jù)
del df["交易明細(xì)"]
df
#%%
#二次合并,刪除后交易明細(xì)的dataframe合并拆分后數(shù)據(jù)的dataframe
two_join = df.join(join_data)
#%%
#因?yàn)楹喜⒑蟠嬖谂判騿?wèn)題,列名為漢字所以我通過(guò)loc方法進(jìn)行的列名指定排序
#loc方法這里不再講解,請(qǐng)參照l(shuí)oc,iloc篇章
result = two_join.loc[:,["序號(hào)","姓名","消費(fèi)地點(diǎn)","消費(fèi)時(shí)間",
"理賠金額（元）","明細(xì)","規(guī)格","數(shù)量"]]
result
#%%
#輸出到Excel
result.to_excel("./datas/extract_結(jié)果.xlsx",index=False)
print("文件寫(xiě)入完畢??！")
#%%
結(jié)果
二，contains方法的使用
contains對(duì)比extract而言更多的不是提取，而是一種篩選。有種想python中的in的關(guān)系。
只要查詢(xún)的DataFrame的某列或者某行包含查詢(xún)字符串的部分字段就可以匹配出所有匹配到的數(shù)據(jù)。當(dāng)然可以直接傳字符串也可以通過(guò)正則來(lái)進(jìn)行篩選。
數(shù)據(jù)源
學(xué)員編號(hào) 學(xué)生姓名 學(xué)生年齡 手機(jī)號(hào)碼 E-mail地址 家庭住址 101 劉鵬 18 13599713364 www.zhangsan@qq.com 江蘇省蘇州市工業(yè)園區(qū)津梁街 102 李四 20 15923796671 www.lisi.163.com 北京市朝陽(yáng)區(qū)西北路石井街22幢 103 趙五 17 18655301183 www.zhaofive.yahoo.com 山東省煙臺(tái)市芝罘區(qū)北大街55號(hào) 104 tony 30 15877563321 www.tonyliu.ibm.com 江蘇省蘇州市姑蘇區(qū)山塘街177號(hào) 105 馬云 47 15977560013 www.mayun.alibaba.com 浙江省杭州市西湖路110號(hào)1888 106 Jack 20 13677569901 www.jack123@qq.com 廣東省深圳市南山區(qū)西麗1592幢12 107 tom 19 18622349971 www.tom456@qq.com 山東省青島市人民路1234幢
代碼：這里通過(guò)jupyter分段來(lái)顯示結(jié)果
#%%
import pandas as pd
import re
df = pd.read_excel("./datas/Person_info1.xlsx")
#%%
#傳入正則匹配只要包含的數(shù)據(jù)
df.loc[df["家庭住址"].str.contains(r"\d")]
結(jié)果
通過(guò)字符串篩選數(shù)據(jù)
#%%
#傳入字符串,contains屬于模糊查找.只要包含就篩選
df.loc[df["家庭住址"].str.contains(r"津梁街")]
#%%
df.loc[df["家庭住址"].str.contains("江蘇省")]
結(jié)果
另外contains可以二次多次運(yùn)用。因?yàn)樯婕暗奖Ｃ軘?shù)據(jù)不方便展示復(fù)雜數(shù)據(jù)。大家可以先嘗試按照上面的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)，先過(guò)濾出家庭地址，再過(guò)濾出來(lái)年齡。
當(dāng)然也可以通過(guò)loc中的掩碼來(lái)過(guò)濾。方法很多希望靈活應(yīng)用。
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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